微服务框架【第10期】--Redis缓存问题

导读:

    大家好，我是老田。Redis在项目中最常用的使用场景就是缓存，今天我们主要看下Redis作为缓存，可能出现哪些问题，以及如何解决。

1.Redis缓存问题

在实际的业务场景中，Redis 一般和关系型数据库搭配使用，用来减轻后端数据库的压力。

Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来，比如热点数据，这样当用户来访问的时候，就不需要到 MySQL 中去查询了，而是直接获取 Redis 中的缓存数据，从而降低了后端数据库的读取压力。如果说用户查询的数据 Redis 没有，此时用户的查询请求就会转到 MySQL 数据库，当 MySQL 将数据返回给客户端时，同时会将数据缓存到 Redis 中，这样用户再次读取时，就可以直接从 Redis 中获取数据。

在高并发的业务场景下，使用 Redis 作为缓存数据库的过程中，有时也会遇到一些棘手问题，例如：

• 缓存穿透

• 缓存穿击

• 缓存雪崩

• 缓存污染

2.缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求。

用户查询时，Redis 中不存在该数据，也就是缓存没有命中，此时查询请求就会转向持久层数据库 MySQL，结果发现 MySQL 中也不存在该数据，MySQL 只能返回一个空对象，代表此次查询失败。如果这种类请求非常多，或者用户利用这种请求进行恶意攻击，就会给 MySQL 数据库造成很大压力，甚至于崩溃，这种现象就叫缓存穿透。

缓存穿透问题的解决方案

1. 接口层增加校验

   发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者

   使用用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截。禁止其无法访问数据库。

2. 缓存空对象

   当 MySQL 返回空对象时， Redis 将该对象缓存起来，同时为其设置一个过期时间。当用户再次发起相同请求时，就会从缓存中拿到一个空对象，用户的请求被阻断在了缓存层，从而保护了后端数据库，但是这种做法也存在一些问题，虽然请求进不了 MSQL，但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。

   缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

3. 布隆过滤器

   bloomfilter就类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小。

   使用布隆过滤器首先将可能会访问的热点数据存储在布隆过滤器中（也称缓存预热），当有一个用户请求到来时会先经过布隆过滤器，如果请求的数据，布隆过滤器中不存在，那么该请求将直接被拒绝，否则将继续执行查询。相较于第一种方法，用布隆过滤器方法更为高效、实用。

   缓存预热：是指系统启动时，提前将相关的数据加载到 Redis 缓存系统中。这样避免了用户请求的时再去加载数据。

3.缓存击穿

缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在，但是后端数据库却存在，这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。比如一个热点数据 key，它无时无刻都在接受大量的并发访问，如果某一时刻这个 key 突然失效了，就致使大量的并发请求进入后端数据库，导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。

缓存击穿的解决方法

1. 改变过期时间

   设置热点数据永不过期。

2. 接口限流与熔断，降级。重要的接口一定要做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时要降级准备，当接口中的某些 服务 不可用时候，进行熔断，失败快速返回机制

3. 加互斥锁

4.缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时过期，而此时数据访问量又非常大，从而导致后端数据库压力突然暴增，甚至会挂掉，这种现象被称为缓存雪崩。它和缓存击穿不同，缓存击穿是在并发量特别大时，某一个热点 key 突然过期，而缓存雪崩则是大量的 key 同时过期，因此它们根本不是一个量级。

缓存雪崩的解决方法

1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。

2. 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。

3. 设置热点数据永远不过期。

5.缓存污染

缓存污染问题说的是缓存中一些只会被访问一次或者几次的的数据，被访问完后，再也不会被访问到，但这部分数据依然留存在缓存中，消耗缓存空间。

缓存污染会随着数据的持续增加而逐渐显露，随着服务的不断运行，缓存中会存在大量的永远不会再次被访问的数据。缓存空间是有限的，如果缓存空间满了，再往缓存里写数据时就会有额外开销，影响Redis性能。这部分额外开销主要是指写的时候判断淘汰策略，根据淘汰策略去选择要淘汰的数据，然后进行删除操作

最大缓存设置多大

系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。一般来说，建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。

缓存淘汰策略

Redis共支持八种淘汰策略，分别是noeviction、volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu、allkeys-lru、allkeys-random 和 allkeys-lfu 策略。

主要看分三类：

• 不淘汰

• noeviction （v4.0后默认的）

• 对设置了过期时间的数据中进行淘汰

• 随机：volatile-random

• ttl：volatile-ttl

• lru：volatile-lru

• lfu：volatile-lfu

• 全部数据进行淘汰

• 随机：allkeys-random

• lru：allkeys-lru

• lfu：allkeys-lfu

博观而约取，厚积而薄发！

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